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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于WMFS和UKF的双站多目标跟踪方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119415826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411408651.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于WMFS和UKF的双站多目标跟踪方法和装置是由黄建军;康莉;耿学浩;罗格设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WMFS和UKF的双站多目标跟踪方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于WMFS和UKF的双站多目标跟踪方法和装置，包括：构建WMFS模型，并利用预训练的WMFS模型对状态转移函数进行重构；将优化后的WMFS模型与UKF模型进行结合得到双站多目标跟踪模型；利用所述双站多目标跟踪模型对目标进行跟踪。该方法充分利用了WMFS在处理系统不确定性和复杂建模方面的优势，在WMFS‑UKF推导过程中，采用了无迹UT框架来解决非线性测量问题，同时使用预训练的WMFS重建状态转换函数，通过目标的历史状态和预期输出，WM模糊推理系统实现了更准确的状态预测和精确的协方差估计，提高了目标跟踪的性能和稳定性，验证了算法在目标跟踪场景中的有效性和鲁棒性。

本发明授权一种基于WMFS和UKF的双站多目标跟踪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于WMFS和UKF的双站多目标跟踪方法，其特征在于，包括： 构建用于确定信号状态的WMFS模型，并利用预训练的WMFS模型对状态转移函数进行重构； 将优化后的WMFS模型与UKF模型进行结合得到双站多目标跟踪模型； 利用所述双站多目标跟踪模型对目标进行跟踪； 所述利用预训练的WMFS模型对状态转移函数进行重构，包括： 利用WMFS通过内部定义的模糊规则产生状态估计和不确定性信息，并将所述状态估计和所述不确定性信息融合到UKF的框架中，以进行目标状态的预测和更新； 通过Sigma点的传播和转换，估计目标状态和协方差； 所述通过Sigma点的传播和转换，估计目标状态和协方差，包括： 根据无迹卡尔曼滤波器的状态方程、测量方程、双站测量方程以及观测方程确定信号状态； 根据信号状态生成sigma点，并用状态函数变换sigma点集合； 计算变换后的sigma点的状态和协方差的先验估计，并从先前的状态和协方差估计sigma点； 通过测量函数转换sigma点，并计算先验估计和协方差； 其中，所述状态方程和所述测量方程分别为: 其中，表示表示影响系统状态的过程噪声，表示表示影响观测的测量噪声； 所述双站测量方程为: 其中，所述观测方程如下: 其中，观测站i=1,2在K时刻的状态为。

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